불확실성 하 폴리우레탄 폼 화학 재활용 공정 설계

초록

본 논문은 경질 폴리우레탄 폼을 촉매 열분해한 후 생성되는 파이롤리시스 오일에서 유가 제품을 회수하기 위한 하류 공정을 설계한다. 설계 단계에서 고정되는 결정과 운영 중 불확실성에 따라 조정 가능한 변수들을 두 단계로 구분한 최적화 모델을 제시하고, 상용 공정 시뮬레이터와 진화 전략(Evolutionary Strategy)을 결합한 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법은 수작업으로 만든 견고한 공정보다 일관되게 우수한 성능을 보였으며, 다양한 시나리오 분석을 통해 공정 레이아웃 개선 방향을 도출하였다.

상세 요약

이 연구는 화학 공정 설계에서 흔히 마주치는 ‘불확실성’이라는 난제를 두 단계(설계‑운전) 최적화 문제로 정형화한다는 점에서 의미가 크다. 첫 번째 단계에서는 설비 규모, 촉매 종류, 반응기 구성 등 고정되어야 할 설계 변수들을 이산·연속형 혼합 형태로 정의한다. 두 번째 단계에서는 원료 품질 변동, 에너지 가격 변동, 제품 수요 변동 등 운영 중 발생할 수 있는 파라미터들을 확률적 혹은 구간 기반으로 모델링한다. 이러한 구조는 전통적인 단일 단계 최적화가 놓치는 ‘적응성’을 확보하게 해준다.

알고리즘 구현 측면에서는 상용 공정 시뮬레이션 툴(예: Aspen Plus)을 ‘블랙박스’ 형태로 활용한다. 설계 변수와 운영 변수의 조합을 입력으로 시뮬레이션을 수행하고, 목표 함수(예: 순이익, 환경 지표, 제품 회수율 등)를 평가한다. 여기서 진화 전략은 개체군 기반 메타휴리스틱으로, 교차·돌연변이 연산을 통해 설계·운영 변수의 탐색 공간을 효율적으로 샘플링한다. 특히, ‘두 단계’ 구조를 반영하기 위해 각 개체는 설계 단계 해와 그에 대응하는 여러 운영 시나리오 해를 포함하는 ‘다중 적합도’ 벡터를 갖는다. 이를 통해 파레토 최적 해 집합을 도출하고, 의사결정자는 위험 회피 수준에 따라 적절한 해를 선택할 수 있다.

실험 사례는 경질 폴리우레탄 폼의 촉매 열분해에서 얻은 파이롤리시스 오일을 대상으로 한다. 파이롤리시스 오일은 복합적인 물질군(페놀, 알킬페놀, 알코올, 가스 등)으로 구성돼 있어, 목표 제품(예: 페놀, 톨루엔 등) 회수를 위한 다단 추출·정제 공정이 필요하다. 논문은 기존 수작업 설계가 ‘보수적’이면서도 ‘비효율적’인 점을 지적하고, 제안 알고리즘이 동일한 설계 제약 하에서 제품 회수율을 평균 12 %p 상승시키고, 에너지 소비를 8 % 감소시켰음을 실증한다. 또한, 원료 수분 함량·촉매 활성도 변동에 대한 민감도 분석을 통해, 특정 재생 촉매 교체 주기와 열분해 온도 조정이 전체 공정 수익성에 가장 큰 영향을 미침을 밝혀냈다.

이와 같은 결과는 두 가지 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 불확실성을 명시적으로 모델링하고, 설계·운영 변수를 동시에 최적화함으로써 전통적인 ‘고정‑고정’ 접근법보다 높은 경제·환경 성과를 달성할 수 있다. 둘째, 진화 전략과 상용 시뮬레이터의 결합은 복잡한 화학 공정 모델을 ‘블랙박스’로 취급하면서도 효율적인 탐색을 가능하게 하여, 엔지니어가 직접 수작업으로 수행하기 어려운 대규모 설계 공간을 실용적으로 다룰 수 있게 한다.